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6月21日，Science杂志上发表了一篇名为Three-dimensional intact-tissue sequencing of single-cell transcriptional states. Science. 2018 Jun 21. pii: eaat5691的文章： 我们看一下文章的投稿和接收时间点：是不是很快？文章的通讯作者是大名鼎鼎的斯坦福大学的Karl Deisseroth教授： 我们可以看看Karl Deisseroth的文章： 红框里面是2017年发表的12篇文章，除了7篇CNS外，还有Science Translational Medicine，Neuron这样的顶级期刊，以及一篇“被镇压”的Scientific Reports文章。 关于Karl Deisseroth，我们可以从大家比较熟悉的张峰来简单看一下： “2004 年，张锋来到斯坦福大学申请就读研究生。他原本想要拜访诺奖得主朱棣文(Steven Chu)，却阴差阳错地碰到了刚刚拥有自己实验室的 Karl Deisseroth。经过短暂沟通之后，Zhang 对 Deisseroth 的课题非常感兴趣，Deisseroth 也对张锋在化学和物理方面的坚实基础留下了深刻印象，他尽力说服张锋加入在自己新建的实验室。他们的合作促成了一个全新的领域，也就是大名鼎鼎的光遗传技术(optogenetics)，利用光学刺激和来自水藻的光敏感蛋白精密控制大脑神经元活动。这为最终理解大脑如何工作，如何产生意识和情感，又如何在神经退行性疾病中发生故障提供了阿拉丁神灯一般的强有力工具，也使得他们在脑科学(brain science)的发展史上深深地刻下了自己的名字，并因此荣获了2012Perl-UNC Neuroscience Prize 和 2014 Alan T. Waterman Award 。”除了光遗传学技术外，Karl Deisseroth还有一个非常牛的技术：CLARITY（(Clear Lipid-exchanged Acrylamide-hybridized Rigid Imaging/Immunostaining/In situ hybridization-compatible Tissue-hydrogel）： 该技术通过化学处理方法可以让整个大脑变得“透明”，这样科研人员就可以对大脑的结构进行非常精细的三维立体观察，更重要的是，它能保证大脑中最重要的组成部分保持在原位。每一个神经元、蛋白质、脱氧核糖核酸(DNA)链以及化学信号物质都锁定在原来的位置，做了标记的分子能轻松地进行检测。有助于了解大脑各部结构与各种大脑功能之间的关系，将大脑各个解剖结构与脑功能一一对应、并联系起来。 另外这篇Science的一作是XIAO WANG： 大家有没有看到一个熟悉的名字——何川（Chuan He），另外一位RNA甲基化研究领域的大神（关于RNA甲基化，我们写过一些文章：一文了解RNA甲基化的来龙去脉，RNA甲基化研究必看的10篇经典综述与高分文章等）。 好，背景就介绍到这里，下面我们看一下这篇Science文章做了哪些工作。 首先是STARmap (Spatially-resolved Transcript Amplicon Readout Mapping)这个技术的流程： 简单来说就是对脑组织进行原位单细胞测序，大致包括了：（1）实体组织细胞通过SNAIL探针进行原位杂交和扩增、（2）hydrogel（水凝胶）固定和cDNA文库构建以及（3）3D成像和序列读取这三个步骤，这个技术整合了水凝胶组化（hydrogel-tissue chemistry），靶向信号扩增（targeted signal amplification）和原位测序（in situ sequencing）三个技术，能把组织的3D结构和细胞类型及基因表达综合起来，得到某块组织中细胞类型的空间分布和基因表达图谱：
活性调节基因 EGR1在光刺激后视觉皮质不同皮层的表达 另外，在这篇文章中，研究团队还将STARmap进行改进，以能够快速的对大体积脑组织进行成像： 好的，文章本身就介绍到这里，希望有一天能把人类大脑100多亿的神经细胞3D图谱解构出来！ 最后是浙大神经所王博士对这篇文章的评论： 传统的单细胞测序只能提供给我们某个脑区单个细胞的转录图谱，我们并不能知道它们在脑区中的准确位置及与其他细胞之间有何联系，原位单细胞测序技术实现了真正意义上的不同脑区、各个细胞层的、不同类型的神经细胞的转录图谱的解析；
传统的单细胞测序流程 同时，由于神经细胞含有轴突及丰富的树突，而轴突和树突中含有与学习记忆、不同神经疾病等密切相关的mRNA。若用传统的细胞消化技术进行单细胞的分离，轴突和树突就会从胞体上被消化下来，从而造成大量重要信息的丢失。理论上来讲，原位单细胞测序技术能全方位的解析大脑中各个神经细胞的所有mRNA，更有利于人们了解学习记忆的神经基础及不同神经疾病的发生发展机制。
总的来说，行家一出手便知有没有，当我们自己在最熟悉的领域苦苦挣扎，幻想什么时候能发篇CNS的时候；当我们还在猜测Karl Deisseroth能不能因为光遗传技术而获得诺贝尔奖时，人家已经在最新最热门的领域开疆扩土，笑傲江湖了。唉！不服不行！！！ |
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大脑初级视皮层组织的细胞类型的空间分布，不同颜色表示不同的细胞类型，L1-L6是6个新皮层（neocortical layers）
